今日，阿里巴巴达摩院联合多家医疗机构研发出脂肪肝筛查AI模型MAOSS，该模型能够通过平扫CT影像和血清指标等常规检查手段，精准筛查肝脂肪分期并评估肝纤维化进展。这一技术显著提高了高风险患者的检出率，从16.6%提升至52.4%。相关研究成果已发表在《自然-通讯》上。

MAOSS模型利用AI技术自动提取肝脏的纹理、密度和形态变化等高维特征，并结合血清学、影像报告等多模态数据，实现了平扫CT同步判断肝脂肪变程度和肝纤维化分期。该模型在外部多中心验证中显示出高准确率，对肝脂肪分期的AUC值达到0.904-0.917，远高于放射科医生的0.709。此外，MAOSS模型还能有效识别出纤维化达到2期的高风险患者，这对于防止脂肪肝发展为肝硬化至关重要。

中国医科大学附属盛京医院影像科副主任石喻指出，MAOSS模型能够在不增加患者成本的情况下，减少高风险脂肪肝的漏诊，为早期干预提供预警信号，实现慢性肝病管理的“关口前移”。未来，患者可能在基层医院或体检机构就能获得AI提供的高风险脂肪肝提醒，实现早发现、早干预、早逆转。